Taller 1

1 Introducción

En este primer taller del curso, revisaremos como interactuar con R por primera vez a través de su entorno de desarrollo integrado Rstudio. Aprenderemos que el proyecto es el corazón de todo trabajo con R y RStudio y veremos cómo crearlos. Aprenderemos cuáles son las diferencias del uso del # en un script de R y en Quarto. Además, repasaremos las operaciones aritméticas de vectores en R mediante algunos problemas con contexto clínico. Por último, aprenderemos a importar datos desde formato *.dta, *.csv, *.xlsx y *.sav.

2 Reconocimiento de elementos de RStudio

Antes de empezar a escribir código, es importante conocer y reconocer los distintos paneles que nos muestra RStudio y sus funciones:

Identifique las secciones de la IDE de RStudio

Ventana de…

• Consola: BDCA

• Entorno: BADC

• Editor: CADB

• Utilidades: ACBD

¿Qué secciones tiene Rstudio?

Es la sección donde…

• … escribimos y almacenamos código: ConsolaEntornoEditorUtilidades

• … ejecutamos el código: ConsolaEntornoEditorUtilidades

• … podemos ver todos los archivos u objetos que tenemos guardado en nuestro R: ConsolaEntornoEditorUtilidades

• … tenemos varias pestañas con funciones diversas (p. ej., ayuda, archivos, etc): ConsolaEntornoEditorUtilidades

3 Siempre crea un proyecto

RStudio ofrece la posibilidad de trabajar con proyectos. Estos facilitan la reproducibilidad del flujo de trabajo (limpieza, análisis, visualización y reporte).

Creememos un proyecto:

Paso 1

Cree una carpeta en donde Ud. guste. Póngale un nombre informativo que le permita recordar de qué trata esta carpeta. Por ejemplo, para este taller póngale de nombre taller01.

Paso 2

Abra Rstudio

Paso 3

En RStudio, configure un Proyecto en la carpeta que creo inicialmente.

4 Trabaje directamente con la consola

Una primera manera de interactuar con R a traves de RStudio es mediante la consola.

Por ejemplo, en la consola escriba:

"Hola mundo"

[1] "Hola mundo"

Tambien puedes escribir algunas sumas:

5 + 5

[1] 10

Pregunta:

• ¿Cuál es el principal problema de analizar datos con R directamente a través de la consola? No hay ningún problema.La consola puede cometer errores a veces.No queda ningún registro reproducible del proceso.Usar consola es más lento.

5 Use un R script

Otra opción es usar un script de R. La ventaja de este enfoque es que podemos almacenar código reproducible el cual puede volver a ejecutarse cuántas veces se desee y se obtendrían exactamente los mismos resultados.

Pregunta:

• ¿Por qué es importante tener código reproducible? Ahorra trabajo repetitivoAutomatiza procesosPermite la transparencia y replicabilidad de la CienciaTodas las anterioresNo es realmente necesario que el código sea reproducible

Ejercicio

• Cree un RScript.
• Guárdelo como mi_primer_rscript.r
• Cree texto humano comentado usando #
• Cree codigo en R y ejecutelo (p. ej., una suma simple).

Atajos de teclado

• Ctrl + Enter = Equivalente a dar click en Run para ejecutar código el script.

6 Preferiblemente use Quarto Markdown

El paradigma actual prefiere utilizar herramientas de programación literaria tales como Quarto o RMarkdown. Para esto, es importante crear un archivo quarto.

Paso 1

Crea un archivo quarto.

Paso 2

Guarda el archivo quarto en la carpeta del proyecto.

Ejercicio 1

• Cree y guarde el archivo Quarto.

• Identifique el YAML (no toque ni modifique este).

• Identifique el contenido del documento quarto.

  • ¿En qué parte se escribe texto humano?
  • ¿En qué parte se escribe código en R?

• Renderice la plantilla de quarto dandole click a Render

Ejercicio 2

• Elimine el contenido de la plantilla y escriba su propia informacion.
• Coloque un titulo con ##.
• Inserte un chunk de codigo con la herramienta
• Escriba una suma simple cualesquiera en el chunk de codigo y ejecutelo.
• Renderice todo el documento.
• Explore el archivo .html generado. ¿Qué ha pasado?

Atajos de teclado sugeridos (para Microsoft)

• Ctrl + Alt + i = equivalente a dar click en

Renderizar el código significa crear el archivo (html, Word, PDF, u otro formato), a partir del código y los datos. Para hacer esto, simplemente debemos presionar el botón “Render” ubicado en la barra de herramientas que está justo encima del editor de texto.

7 Distinga entre el # en Quarto y en un Rscript/chunk de codigo

Ejercicio 1

• En un Rscript escriba un # ¿Para qué sirve el # en un Rscript?
• En un Quarto escriba un # ¿Para qué sirve el #?
• ¿Qué pasa si en un Quarto escribo #, ##, ###, y así sucesivamente?
• ¿Qué pasa si en un chunk de código dentro Quarto escribo #, ##, ###, y así sucesivamente?

Ejercicio 2

El siguiente texto debe ser modificado en el modo editor visual de Quarto:

Modifique al azar las palabras poniéndolas en formato negrita, cursiva, subrayado o código:

La investigación de calidad en salud es indispensable para que un sistema sanitario sea eficiente. Para mejorar la salud pública y comprender los aspectos económicos y la mecánica de los sistemas de salud, se requiere una amplia gama de métodos de investigación y de toma de decisiones basadas en evidencia.

8 En resumen, este es el flujo de trabajo

Por tal motivo, lo primero que uno debe hacer cuando trabaje con R en RStudio es configurar el proyecto. Los pasos a continuación:

flowchart TD
    A(1. Crea carpeta) --> B(2. Abre RStudio)
    B --> C{3. Configura proyecto}
    C -->|1| D[Use scripts]
    C -->|2| E[Use quarto]
    D --> F[Ejecute línea a línea con run]
    E --> G[Renderice todo el documento]

9 Operaciones aritméticas con R

9.1 ¿Cómo realizar cálculos aritméticos en R?

Para esto, simplemente necesitamos saber cómo llamar a los operadores aritméticos en R, revisemos la siguiente lista:

1. + \(\rightarrow\) Suma
2. - \(\rightarrow\) Resta
3. * \(\rightarrow\) Multiplicación
4. / \(\rightarrow\) División
5. sqrt() \(\rightarrow\) Raíz cuadrada
6. ^ \(\rightarrow\) Potencia

Atajos de teclado sugeridos (para Microsoft)

• Alt + 94 = ^ (símbolo de potencia)

• Ctrl + Shift + c = comentar la línea o texto seleccionado

Ahora practiquemos con los siguientes ejercicios propuestos:

Ejercicio 1

Multiplicar 12 por 14 (Renderizar el chunk de código)

# Escribe código aquí

Ejercicio 2

Sume 34 más 47 (Renderizar el chunk de código)

# Escribe código aquí

Ejercicio 3

Divida 39304 entre 21 (Renderizar el chunk de código)

# Escribe código aquí

Ejercicio 4

Calcular cuánto es 34 elevado a 3 (Renderizar el chunk de código)

# Escribe código aquí

Ejercicio 5

Sumar 2 más 8, al resultado restar 4, luego multiplicar por 8, dividir el resultado entre 6 y elevar a la potencia 4, ¿cuál es el resultado? (Renderizar el chunk de código)

# Escribe código aquí

Ejercicio 6

Los pesos de Juan, Esteban y María son 84, 78 y 70kg, respectivamente. Sus tallas son 1.74, 1.82 y 1.63m, respectivamente. Calcular el IMC para cada caso (Renderizar el chunk de código)

# Escribe código aquí

Ejercicio 7

Se requiere administrar Paracetamol a un niño de 6 años de 20kg de peso y 1.21m de altura que presenta fiebre y malestar. Sabemos que la dosis recomendada de paracetamol es de 10mg/Kg c/6h. Calcular la dosis a administrar y el IMC (Renderizar el chunk de código)

# Escribe código aquí

Ejercicio 8

Se tiene una niña de 7 años y 18.5Kg de peso con infección en los oídos a quien se le indica cefexime. Si la dosis recomendada es de 8mg/Kg/dia, calcular la dosis que se debe administar (Renderizar el chunk de código)

# Escribe código aquí

Ejercicio 9

Los pesos de Jhonatan, Rafael y Enrique son 92, 89 y 79kg. Sus tallas son 1.78, 1.91 y 1,69m, respectivamente. Calcular el IMC para cada caso y determinar si alguno tiene sobrepeso (Renderizar el chunk de código)

# Escribe código aquí

Ejercicio 10

Los pesos de Sara, Fiorella y Pamela son 68700, 71400 y 63200g. Sus tallas son 164, 159 y 168cm, respectivamente. Calcular el IMC para cada caso y determinar si alguna presenta sobrepeso (Renderizar el chunk de código)

# Escribe código aquí

Ejercicio 11

A un niño que pesa 15000g y mide 68cm se le indica 15mg/kg de paracetamol V.O. cada 8h. Calcular cuántos mg de paracetamol se le debe administrar al día y determinar si el niño presenta sobrepeso u obesidad. (Renderizar el chunk de código)

# Escribe código aquí

10 Instalar y cargar paquetes

• En R, se pueden instalar paquetes usando la funcion install.packages(). En la consola (ojo, no en quarto!!) escriba lo siguiente:

install.packages("paquete")

• Que un paquete este instalado no significa que podamos usarlo. Debemos cargarlo primero con la funcion library(). Esto puede hacerse en el quarto, rscript y tambien en la consola.

library(paquete)

Ejercicio 1

Instale el paquete here.

# Escribe código aquí

Ejercicio 2

Cargue el paquete here.

# Escribe código aquí

Ejercicio 3

Use la funcion here() del paquete here.

# Escribe código aquí

• ¿Qué nos dice esta función? (ver página web del paquete: https://here.r-lib.org/)

En Quarto no usaremos install.packages()

Cuando se trabaja con Quarto es preferible no usar install.packages("rio"). En el curso vamos a trabajar cargando el paquete directamente con library(). Por defecto, RStudio reconoce si un paquete no esta instalado y te emite un anuncion de instalacion como el mostrado lineas abajo:

11 Importar bases de datos con {rio}

11.1 Instalar y cargar paquetes

Antes de aprender a importar datos en R, debemos instalar y cargar paquetes (conjunto de funciones orientadas a cumplir tareas relacionadas o específicas).

Recuerde que si trabaja desde Quarto, solo debe escribir library(paquete) en un chunk de codigo, guardar el Quarto y esperar que le salga el aviso de instalacion. Haga la instalacion primero antes de correr libary.

library(rio)              # Cargar el paquete para poder utilizarlo

11.2 Algunas recomendaciones

Para importar correctamente una base de datos, verificar dos aspectos:

1. Su ubicación: ¿en qué carpeta la tenemos guardada? Esto nos permitirá llamarla sin problemas mediante el URL del archivo. Recordar que es recomendable que las bases de datos que vamos a usar se encuentren en la misma carpeta que el proyecto (Rproject).

2. Su formato: ¿la data es un archivo csv? dta? xlsx? Esto nos permitirá utilizar la función de importación de manera adecuada.

Sintaxis de la función import() de rio:

nombre_datos -> import("url_del_archivo.extensión")

Ahora sí, practiquemos:

Ejercicio 1

Importar la base de datos “data_enaho2017_v2” y guardarla como “data_ejm1”. Renderizar el código.

# Escribe código aquí

Ejercicio 2

Importar la base de datos “data_ejm” y guardarla como “data_ejm2”. Renderizar el código.

# Escribe código aquí

Ejercicio 3

Importar la base de datos “data_ejercicio” y guardarla como “data_ejm3”. Renderizar el código.

# Escribe código aquí

Ejercicio 4

Importar la base de datos “data_SPSS” y guardarla como “data_ejm4”. Renderizar el código.

# Escribe código aquí

Ejercicio 5

Exportar con el mismo nombre pero en formato .csv, .sav, .xlsx y .dta todas las bases importadas, respectivamente. Renderizar el código.

# Escribe código aquí

12 Renderice todo el documeto quarto

Al finalizar, renderice todo el documento quarto.